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스티븐 울프럼의 챗GPT 강의

[도서] 스티븐 울프럼의 챗GPT 강의

스티븐 울프럼 저/박해선 역

내용 평점 4점

구성 평점 4점

이번에 읽은 책 역시 챗GPT에 기반을 둔 내용입니다. 요즘 저의 대학원 생활에 챗GPT는 그야말로 떼어놓을 수 없는 친구이자 비서같은 존재가 되었거든요. 어떻게 내가 대학원에 진학하자마자 이런 감사한 존재가 등장한건지ㅠㅠ 요즘 말도 많고 탈도 많은 샘 올트만! 나는 당신을 지지한다구요 ㅎㅎ

 

책으로 들어가 보겠습니다. 이 책은 독자에 따라서 심오할수도, 가벼울수도 있어요. 책은 크게 두 파트로 나뉘어져 있는데, 첫 번째 파트는 챗GPT의 기술적 원리를 설명합니다. 평소 데이터 사이언스, 머신러닝, 딥러닝에 대한 이해도가 조금 있으신 분이라면 무리없이 읽을 수 있겠지만 STEM 쪽 전공이 아니신 분들에게는 다소 버거울 수 있을 것 같습니다. 수리적인 내용이 꽤나 등장하기 때문입니다. 저는 아직 너무나 부족하지만, 그래도 어느정도의 배경지식을 갖고 있기에 재미있게 읽을 수 있었던것 같습니다.

 

무엇보다 저는 작가의 통찰력과 인공 지능의 영역에 대한 헌신에 마음이 동요했습니다. 작가는 무려 40여년 간 인공지능을 연구했다고 해요. 저는 1년 공부하고도 이렇게 헥헥거리는데 말이예요ㅠㅠ

 

다시 내용으로 돌아가보면, 작가는 컴퓨팅 계산 기술의 역사적인 진화로 이야기를 시작합니다. 그러나 울프럼 박사는 단순히 챗GPT의 성과를 찬양하는 데 그치지 않고, 신경망 학습을 철저하게 해부함으로써 그 성공에 자신만의 감상을 더합니다. 챗GPT의 구조를 낱낱이 해부하여 일반인들은 크게 느끼지, 혹은 알아차리지 못할 단점과 복잡함을 알려줍니다. 챗GPT의 전능함에 매혹된 사람들에게는 다소 충격적일 수 있을 것 같습니다. 역시 완벽한 과학기술이라는 것은 세상에 없구나... 하는 뻔한 감상에 젖을 순 있을수도요 ㅎㅎ

 

몇몇 독자에게는 책이 어려울 수 있다고 서론에 말씀드렸죠. 조금만 배경지식을 갖추고 독서를 한다면 확률에 입각하여 문장의 다음 글자를 만들어내기 위해 신경망 가중치를 기반으로 작동하는 챗GPT가 왜 실제 인간의 지능에 따라갈 수 없는지를 배울 수 있습니다. 요즘 우리는 AI의 파도 속에서, AI에 대체될 직업 몇개를 소개하는 신문기사를 보며 두려움에 떨곤 합니다. 많은 사무직들의 일들이 사실 단순반복에 지나지 않음을 누구보다 우리 자신이 알고 있으니까요. 그러나 이 책을 읽고나면 우주 최고의 두뇌를 자랑하는 것 같은 챗GPT가 일종의 뇌사 상태에 있다는 것을 배우게 됩니다. 무엇보다 수학/산술 능력이 부족하여 해결하지 못하는 문제가 산적해있다는 것도 알수 있습니다. 그러니 우리는 AI의 발전을 두려워하되, 나의 차별성을 갖추기 위한 노력의 방향을 제대로 정해야 할 겁니다.

 

두 번째 파트가 아마 일반 대중 독자들에게 가장 논쟁적이고도 도움이 될 부분인 것 같습니다. 본인의 이름을 딴 울프럼 언어를 사용하면 챗GPT의 단점을 상쇄하며, 상호 보완적인 AI 사용을 구현할 수 있다고 주장하는 부분이거든요. 특히 챗GPT4를 구독하면 플러그인으로 울프럼 언어를 챗GPT 내에서 활용할 수 있게되었다고 하니, 혹 할만한 내용이죠. 개인적으로 저는 울프럼 언어가 계산/산술 부분에서 분명 챗GPT보다 월등한 성능을 보인다는 사실 자체는 인정하지만, 이 책 또한 울프럼 언어에 대한 광고라는 생각도 들었습니다. 말씀드린 것처럼 향후 챗GPT에 대한 강력한 보완재가 될 수 있지만, 이는 사실 명확하지 않으니까요. 꼭 울프럼 언어 말고도 챗GPR의 단점을 극복할 수 있는 다양한 플러그인을 소개해 주었더라면 어땠을까 하는 생각은 들더라고요. 그러니까.... 이런 종류의 자기 PR이 좀 적었으면 좋았을 것 같아요.

 

마지막으로 책의 내용을 다시 한 번 정리해 볼까요? <스티븐 울프럼의 챗GPT 강의>는 자연어 처리의 새로운 기능, 인공지능의 블랙박스적 특성 및 AI 신경망, 기계 학습, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델에 대한 훌륭한 개론서라고 볼 수 있습니다. 추가적으로 인간이 잘하지 못하는 연산과 관련지어 LLM(대규모 언어 처리 모델)의 한계에 대해 이야기합니다. 그래서 이러한 단점을 해결할 수 있는 방법으로 자연어로 정확한 결과를 산출하기 위해 LLM을 계산 엔진(울프럼 언어)과 결합하는 것을 제안합니다. 거기에 여러 레퍼런스 및 참고자료를 더하여 독자 스스로 사용해보도록 권장하기도 해요. 울프럼 언어에 대한 해석은 사람마다 갈릴 수 있을 것 같습니다. 그러니 꼭 개개인의 울프럼 플러그인을 활용해서 챗GPT의 활용성을 높일 수 있는지 확인해보시길 바래요. 저도 아직 홍보(?)가 아닌가 하는 의심만 가지고 있을 뿐 제대로 울프럼 언어를 사용해보진 않았거든요. (그런데 챗GPT 유료결제를 해야 사용할 수 있다는 건 좀 슬프네요 흠, 플러그인을 활용하지 않도고 울프럼 언어를 사용할 수 있는 공식 링크를 달아두겠습니다!)

https://www.wolframalpha.com/

<한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.>


https://www.wolframalpha.com/
 
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